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字节的 Doubao Seed 2.0 来袭，不过我想先和你聊聊扣子编程

作者介绍了AI Coding进展超预期，普通人协作就能做出实用作品。重点讲了扣子编程，它是云端Coding Agent，适合小白，接入多个大模型。还介绍了Doubao Seed 2.0升级，最后探讨了编程趋势。

Calvin French - Owen 曾参与构建 Codex，如今日常用 Claude Code。他与 Garry Tan 在 YC 播客对话，探讨了编程 Agent 产品哲学差异、分发逻辑、上下文工程等，还提及 Segment 重建、未来设想及安全等问题。

文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”，评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标，给出实操步骤，还说明如何综合判断模型好坏，最后展望评测技术朝自动化等方向发展。

此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。

前钉钉最年轻副总裁王铭带领攀峰智能K2 Lab获数千万元种子轮融资。其首款产品拟人化商业专家Moras是全球首个面向超级个体的商业化Agent，解决海外达人变现痛点，采用‘底薪+提成’模式，还探索‘AI雇佣人’新商业模式，目标成AI时代的Shopify。

哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。

具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。

昆仑万维CEO方汉认为，AI泡沫是必经阶段，产品价值落地成主线，生态是系统工程。今年两类公司突围，四类公司落后。2026年技术赛点是Agent自动化‘可验证过程’。

吴恩达发表关于LLM现状与未来的观点，指出其虽通用但不及人类，榨干公网数据后进步难，相比人类还很‘笨’。强调推动发展需大量人工决策和数据工程，要做好长期苦战准备。

在大模型技术飞速发展下，评估应用效果成难题。字节跳动尹小明分享自动化评测技术，提出三层评测框架，还介绍 Text - to - SQL 及深度研究评测改进，以及评估平台建设，最后展望自动化评测未来方向。